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- 系列三：3D Segmentation点云语义分割系列论文总结（2023 . . .
RangeNet++ 发表于2019年，是基于激光点云的语义分割网络，可实时地应用在自动驾驶领域。为了获得准确的结果，作者提出了一种新的后处理算法，该算法能较好地处理由中间表示引起的问题，例如离散化错误和模糊的CNN输出。
- 点云分割和点云分类（点云语义分割）-CSDN博客
三维点云语义分割是指对点云数据进行逐点分类的过程，它要求模型能够理解点云中每个点的空间关系和局部几何结构，并将这些点归入相应的类别。 三维 点云 分割 的难点在于 点云 数据的非结构化特性，点的分布不均匀，以及
- 大规模点云深度学习语义分割方法新进展 - Researching
点云语义分割为每个点分配一个预定义的语 义类别，这是理解复杂现实世界三维场景的关键技术 之一，在计算机视觉 [3 - 4] 、智能机器 [5 - 6] 及自动驾驶 [7 - 8] 等
- 2」三维点云语义分割和实例分割综述 – Yuhu Wang – Ph. D . . .
三维数据有四种表示方法，分别是point cloud（点云），Mesh（网格），Voxel（体素）以及Multi-View（多角度图片），由此衍生出四种不同的三维数据的语义和实例分割的方法。
- 点云语义分割：技术概览与前沿进展-曼孚科技
点云语义分割是计算机视觉和自动驾驶领域的一个重要任务，其目标是对每个点进行分类，即识别出点云中的物体类别。 点云语义分割 算法可以分为基于体素（Voxel-based）、基于点（Point-based）和基于平面（
- 激光雷达：点云语义分割算法 - 知乎
准确的说，这部分有三个不同的任务：语义分割（semantic segmentation）， 实例分割 （instance segmentation）和 全景分割 （panoramic segmentation）。 语义分割 的任务是给场景中的每个位置（图像中的每个像素，或者点云中的每个点）指定一个类别标签，比如车辆，行人，道路，建筑物等。 实例分割 的任务类似于物体检测，但输出的不是物体框，而是每个点的类别标签和实例标签。 全景分割 任务则是语义分割和实例分割的结合。 算法需要区分物体上的点（前景点）和非物体上的点（背景点），对于前景点还需要区分不同的实例。 2
- 点云语义分割中point-based和voxel-based哪种方法更适合 . . .
本文提出了一种统一的多模态LiDAR分割网络Uni Seg，利用RGB图像和点云的三视图信息，同时完成语义分割和全景分割。 具体来说，我们首先设计了可学习的跨模态关联( LMA )模块，将体素视图和范围视图特征与图像特征自动融合，充分利用了图像丰富的语义信息
- 点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度 . . .
本文综述了基于深度学习的点云语义分割方法，并将其分为两类：间接语义分割方法和直接语义分割方法。 间接 语义分割 通常采用基于体素的 方法 ，先将 点云数据 转化为规则的三维体素网格，再通过三维CNN进行特征提取和分类
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